[發明專利]一種基于毫米波成像的人體檢測方法

有效

• 申請號: 201210049549.0
• 申請日: 2012-02-29
• 公開（公告）號: CN102697503A
• 公開（公告）日: 2012-10-03
• 發明（設計）人: 王威;王凱讓;年豐;方維海;溫鑫
• 申請（專利權）人: 北京無線電計量測試研究所
• 主分類號: A61B5/06
• 分類號: A61B5/06
• 代理公司: 北京正理專利代理有限公司 11257
• 代理人: 王德楨

1.一種基于毫米波成像的人體檢測方法，其特征在于，包括以下步驟：

對被檢人員進行毫米波掃描獲得原始圖像；

對所述原始圖像進行調整獲得目標圖像；

根據所述目標圖像進行人體部位的分割和定位；

生成人體模型。

2.根據權利要求1所述的基于毫米波成像的人體檢測方法，其特征在于，所述根據所述目標圖像進行人體部位的分割和定位還包括以下子步驟：

確定人體的豎直中心線；

確定所述目標圖像人體各關鍵點的坐標并獲得人體各部位之間的水平分割線；

確定人體各部位的寬度和斜率。

3.根據權利要求2所述的基于毫米波成像的人體檢測方法，其特征在于，所述生成人體模型包括：

根據所述各關鍵點的坐標、所述人體各部位的寬度和斜率，獲得以矩形和/或平行四邊形組成的人體模型。

4.根據權利要求1所述的基于毫米波成像的人體檢測方法，其特征在于，所述對所述原始圖像進行調整獲得目標圖像還包括以下子步驟：

對所述原始圖像進行預處理獲得初步去噪圖像；

對所述初步去噪圖像進行二值化獲得初步二值圖像；

對所述初步二值圖像進行再處理獲得所述目標圖像。

5.根據權利要求4所述的基于毫米波成像的人體檢測方法，其特征在于，所述對所述原始圖像進行預處理獲得初步去噪圖像進一步包括以下子步驟：

所述原始圖像與背景圖像灰度值進行差值運算；

圖像平滑處理；

線性灰度變換。

6.根據權利要求4所述的基于毫米波成像的人體檢測方法，其特征在于，所述對所述初步去噪圖像進行二值化獲得初步二值圖像是利用脈沖耦合神經網絡算法以熵最大為準則選取二值化的閾值。

7.根據權利要求4所述的基于毫米波成像的人體檢測方法，其特征在于，所述對所述初步二值圖像進行再處理獲得所述目標圖像是通過形態學濾波。

8.根據權利要求7所述的基于毫米波成像的人體檢測方法，其特征在于，所述通過形態學濾波包括：

使用邊長為5的正方形結構元素進行腐蝕運算消除人體外的明亮噪聲點；

使用邊長為4的正方形結構元素進行開運算保持圖像大小的同時消除人體邊緣的孤立區域和毛刺；

使用邊長為4的正方形結構元素進行閉運算保持圖像大小的同時填充人體內的細小空洞，并且平滑人體的邊緣；

使用邊長為5的正方形結構元素進行膨脹運算使圖像恢復到原大小。

9.根據權利要求4所述的基于毫米波成像的人體檢測方法，其特征在于，所述對所述原始圖像進行預處理獲得初步去噪圖像還包括以下子步驟：

對所述原始圖像進行圖像增強。